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一种基于BP神经网络的配电网负荷谐波电流辨识方法
摘要：本文研究基于BP神经网络的配电网负荷谐波电流辨识方法。指出了传统的负载调度方法在解决配电网谐波问题上的局限性，提出了基于BP神经网络的负荷谐波电流辨识方法。首先，对BP神经网络进行简单介绍，接着介绍了谐波滤波器的结构及其应用，在此基础上，提出了一种基于移相滤波器的谐波分解方法，用于处理采集的谐波信号。然后，提出了基于BP神经网络的谐波电流识别模型，包括输入层、隐层和输出层。最后，利用PSCAD/EMTDC软件模拟，并进行实验，结果表明本文提出的基于BP神经网络的配电网负荷谐波电流辨识方法具有较高的精度和可行性。
关键词：BP神经网络；谐波；负荷谐波电流；谐波滤波器；移相滤波器
Abstract:ThispaperresearchesaharmoniccurrentrecognitionmethodfordistributionnetworkloadbasedonBPneuralnetworkalgorithm.Itpointsoutthatthetraditionalloadschedulingmethodshavelimitationsinsolvingharmonicsproblemsindistributionnetworks.ABPneuralnetwork-basedharmoniccurrentrecognitionmethodisproposed.Firstly,anintroductiononBPneuralnetworkispresented,thenthestructureandapplicationofharmonicfiltersareexplained.Basedonthis,aharmonicdecompositionmethodbasedonphase-shiftingfilterisproposedforprocessingandanalyzingthecollectedharmonicsignals.Then,aharmoniccurrentidentificationmodelbasedonBPneuralnetworkisproposed,includinginputlayer,hiddenlayerandoutputlayer.Finally,withthePSCAD/EMTDCsoftwaresimulationandexperimentscarriedout,itisdemonstratedthatthismethodhashighaccuracyandfeasibility.
Keywords:BPneuralnetwork;harmonic;loadharmoniccurrent;harmonicfilter;phase-shiftingfilter
一、引言
配电网是电力系统的重要组成部分，其运行稳定性和电能质量对保障供电可靠性至关重要。然而，随着电力负荷增加和使用非线性负载设备的增多，谐波问题逐渐成为配电网中的一大难题。谐波问题会导致交流电压、电流的畸变和失真，影响电能的合格性和安全性。因此，对于配电网来说，如何有效地识别和控制谐波问题就显得尤为重要。
目前，传统的负载调度方法一般是使用谐波滤波器或静态无功补偿装置。然而，这种方法存在很多局限性，比如谐波滤波器的调节困难，滤波器不稳定等问题。因此，本文提出了一种基于BP神经网络的配电网负荷谐波电流辨识方法，期望能够有效地处理谐波问题并提高电能质量。
二、基于BP神经网络的谐波电流识别方法
（一）神经网络介绍
BP神经网络是一种广泛应用的人工神经网络模型，它具有训练速度快、适用性广等特点，并被广泛应用于电力系统、通信、图像处理、控制等领域。BP神经网络由输入层、隐层和输出层组成，其中输入层用于接受外部输入，隐层用于进行数据处理和特征提取，输出层用于输出结果。BP神经网络的训练过程主要包括前向传播和误差反向传播两个过程，通过在训练集上进行多次迭代训练，可以不断优化模型的拟合精度。
（二）谐波滤波器介绍
谐波滤波器是一种用于滤除电力系统中谐波电流和电压的装置，在配电网中经常被使用。谐波滤波器的主要目的是通过对电源侧电路进行谐波电流的滤波，从而减少谐波电流的影响。而在负载端，则通常使用被动谐波滤波器，通过谐振电路滤除谐波电流和电压。
（三）移相滤波器介绍
移相滤波器是谐波分析中常用的一种滤波器，它的主要原理是在电路中引入移相电路，并通过改变频率响应实现谐波分解。移相滤波器可以分离出电路中各谐波分量，可以有效地对谐波问题进行分析。
（四）基于BP神经网络的谐波电流识别模型
基于以上介绍的方法，在处理配电网中的谐波问题时，可以将移相滤波器分解的各个谐波分量作为输入，对其进行BP神经网